多头

【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA

importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.,num_classes=20):super().__init__()self.num_classes=num_classesself.n
Nastu_Ho-小何同学·2025-03-16 07:10

NLP复习3，手撕多头attention

importmathimporttorchimportcollectionsimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnclassMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,heads,d_model,dropout=0.1):super().__init__()#输入的特征维度self.d_model=d_model#每个头
地大停车第二帅·2025-03-16 07:08

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。
心若成风、·2025-03-16 07:07

算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制

多头注意力机制 一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤：先不分多头，对输入张量分别做变换，得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split；用Q,
夜半罟霖·2025-03-16 07:37

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播

编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章：仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力
KangkangLoveNLP·2025-03-16 01:53

UNet 改进：添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力

TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块：多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作，处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
听风吹等浪起·2025-03-15 08:41

uCOS-II学习笔记(一)

这样做唯一的缺点是INCLUDES.H中许多头文件在一些*.C
abc94·2025-03-15 05:12

DeepSeek 面试题精选

创新点：使用多头潜在注意力（MLA）技术，通过低秩压缩降低KV缓存需求
CarlowZJ·2025-03-14 14:00

股指期货的持仓量指标如何分析？有哪些作用？

这个数字包括了多头（看好市场上涨）和空头（看好市场下跌）的持仓，所以它是一个衡量市场深度和流动性的重要指标。二
衍生股指君·2025-03-14 04:48

差分注意力，负注意力的引入

文章目录DifferentialTransformer差分注意力，负注意力的引入相关链接介绍初始化函数多头差分注意力DifferentialTransformer差分注意力，负注意力的引入相关链接ai-algorithms
syugyou·2025-03-13 17:09

第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码

其核心创新包括多头注意力机制和位置编码，这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。
Gemini技术窝·2025-03-12 00:00

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4)：解码器和解码器模块类的实现和向前传播

解码器和解码器模块类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力
KangkangLoveNLP·2025-03-11 17:07

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好
机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

3、注意力机制的主要类型：键值对注意力机制（Key-ValueAttention）、自注意力（Self-Attention）与多头注意
weixin_贾·2025-03-09 06:35

（24-1）DeepSeek中的强化学习：DeepSeek简介

其核心技术包括多头潜在注意力（Multi-head
码农三叔·2025-03-07 12:33

2021-07-19王汕7.19国际黄金今日行情趋势分析，期货原油白银最新操作建议

美联储主席多次发表鸽派言论、多个国家新冠疫情回升，一度帮助金价创一个月新高至1834.12美元/盎司，散户和机构也看涨后市，但美国零售销售等数据表现靓丽，仍使投资者坚定美联储未来逐步收紧货币政策的预期，黄金多头有所顾忌
ws65626·2025-03-06 05:52

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

它打破了传统循环神经网络（RNN）按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络（CNN）在捕捉长距离依赖关系上的局限，另辟蹊径地采用多头注意力机制
范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

DeepSeek到TinyLSTM的知识蒸馏

一、架构设计与适配模型结构对比：DeepSeek（教师模型）：基于Transformer，多头自注意力机制，层数≥12，隐藏层维度≥768TinyLSTM（学生模型）：单层双向LSTM，隐藏单元128，
猴的哥儿·2025-03-04 21:29

Deepseek的底层架构思维构成

专业解释一、核心架构组件：注意力机制与专家模型的革新1.多头潜在注意力机制（MLA）功能与作用：MLA是DeepSeek对传统Transformer注意力机制的创新改进。
堕落年代·2025-03-04 19:09

云上玩转DeepSeek系列之五：实测优化16%, 体验FlashMLA加速DeepSeek-V2-Lite推理

该技术通过优化多头潜在注意力机制和分页KV缓存系统，显著提升了大语言模型的长序列处理能力与推理效率。我们第一时间在人工智能平台PAI上进行拆箱
·2025-02-27 00:41

技术硬核：突出FP8、3倍速度、90%成本暴降等技术参数，强化可信度

DeepSeek近期开源项目详细分析1.FlashMLA：大模型推理效率革命技术特点：首个开源项目FlashMLA是针对英伟达Hopper架构GPU（如H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核
guzhoumingyue·2025-02-26 20:45

全面分析 DeepSeek 的新开源 FlashMLA

导言著名的人工智能公司DeepSeek最近开源了FlashMLA，这是一款针对HopperGPU上的多头潜意识（MLA）进行了优化的高性能解码内核。
X.Cristiano·2025-02-26 19:34

云原生周刊：云原生和 AI

FlashMLA是专为NVIDIAHopper架构GPU（如H100、H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核，旨在提升大模型推理性能，特别是针对可变长度序列进行了优化。
·2025-02-26 19:58

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码，在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层、前馈神经网络、多头自注意力机制
段智华·2025-02-25 09:35

Linux下VCS与Verdi联合仿真（Verilog与VHDL混仿）

1.介绍本篇简单介绍一下如何通过VCS与Verdi实现混合仿真，在学习过程中也遇到了很多头疼的问题，因此通过一些例子简要总结一下，当然，也希望对各位小伙伴有所帮助。
超能力MAX·2025-02-25 08:29

DeepSeek-R1秘籍轻松迁移，只需原始数据0.3% | 邱锡鹏团队联合出品

DeepSeek-R1背后关键——多头潜在注意力机制（MLA），现在也能轻松移植到其他模型了！而且只需原始数据的0.3%~0.6%。
·2025-02-24 19:13

如何在Java中实现多头注意力机制：从Transformer模型入手

如何在Java中实现多头注意力机制：从Transformer模型入手大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！
省赚客app开发者·2025-02-24 14:26

深度学习革命背后：DBN、AlexNet、GAN 等神级架构，究竟藏着怎样的 AI 崛起密码？（附deepseek）

**多头潜在注意力（MLA）**3.*
universe_code·2025-02-23 15:35

DeepSeek核心技术 MoE（混合专家模型）

在DeepSeek-V2的基础上，采用MLA（多头潜在注意力）和DeepSeekMoE进行高效的推理和经济的训练。
baiyi666_888·2025-02-23 01:22

用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek

以下是对其核心原理、公式推导及模块分析的详细解析：深入浅析DeepSeek-V3的技术架构1.核心架构概览DeepSeekR1的架构基于改进的Transformer，主要模块包括：稀疏多头自注意力（SparseMulti-HeadSelf-Attention
wyg_031113·2025-02-22 01:26

使用 Pandas 在 Python 中对移动平均线交叉进行回测

此处概述的策略仅适用于多头。创建两个单独的简单移动平均线过滤器，具有特定时间序列的不同回溯期。当较短的回溯移动平均线超过较长的回溯移动平均线时，就会出现购买资产的信号。
云梦量化·2025-02-21 10:21

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

以下从多个维度对两者进行对比分析：一、技术路线与核心优势DeepSeek：算法创新与成本优化混合专家模型（MoE）与MLA技术：DeepSeek采用混合专家模型框架，通过动态选择专家模型处理复杂任务，结合多头潜在注意力机制
芯作者·2025-02-19 08:38

【有啥问啥】DeepSeek 技术原理详解

DeepSeek技术原理详解DeepSeek是一款具有突破性技术的大型语言模型，其背后的技术原理涵盖了多个方面，以下是对其主要技术原理的详细介绍：架构创新多头潜在注意力机制（MLA）传送门链接:DeepSeekV3
有啥问啥·2025-02-18 19:34

DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA

目录1.多头潜在注意力（MLA）2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例：DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力（MLA）
9命怪猫·2025-02-17 11:33

【Transformer】小白入门指南

目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制（Self-AttentionMechanism）多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork
静静喜欢大白·2025-02-14 04:18

大型语言模型的核心机制解析

随后，这些向量进入多头自注意力层，能够同时关注输入序列的不同部分。自注意力层的输出经过残差连接和层归一化处理，以增强模型的学习能力和稳定性。
耶耶Norsea·2025-02-13 23:05

Pytorch实现一个简单DeepSeek中的MLA多头潜在注意力架构

可能是指Multi-HeadLocalAttention，即多头局部注意力，这种机制通常用于减少计算量，特别是在处理长序列时，每个头只关注局部区域。
DukeYong·2025-02-13 19:38

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

Transformer具有多层架构，每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。
·2025-02-13 16:39

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

Transformer具有多层架构，每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。
·2025-02-13 15:31

DeepSeek-V2 论文解读：混合专家架构的新突破

论文链接：DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构（一）多头部潜在注意力
进一步有进一步的欢喜·2025-02-13 09:49

DeepSeek模型架构及优化内容

为了优化推理成本.67B模型使⽤分组查询注意⼒（GQA）⽽不是传统的多头注意⼒（MHA）.超参数设置优化器：采⽤adam
开出南方的花·2025-02-12 19:39

AI大模型系列之七：Transformer架构讲解

多头注意力有什么用？前馈神经网络编码器（Encoder）解码器（Decoder）：基于卷积神经网络（CNN）的编码器-解码器结构基于Transformer架构的主流语言模型有哪
m0_74823683·2025-02-10 03:58

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，
Red Red·2025-02-10 03:53

多头注意力机制的创新优化：MLA架构解析

摘要MLA（Multi-headLatentAttention）架构是对Transformer模型中多头注意力（MHA）结构的创新优化，旨在提高推理阶段的效率并降低资源消耗。
耶耶Norsea·2025-02-09 23:22

SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，在能源转型中扮演着至关重要的角色。准确预测光伏发电量对于提高
天天Matlab代码科研顾问·2025-02-09 14:50

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric
盼小辉丶·2025-02-08 12:09

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4
AI天才研究院·2025-02-08 11:33

Unet 改进：在encoder和decoder间加入TransformerBlock

TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块：多头注意力机制和前
听风吹等浪起·2025-02-01 23:11

全面解析大模型产品经理岗位职责：从入门到精通，一篇全懂！收藏我这篇就够了！

7800+GithubStar，被多名开发者评价为“目前见过功能最强大，最适合企业内落地的开源大模型应用开发平台”，已服务工商银行、交通银行、中国人寿、中粮集团、中核集团、宁德时代、快手、中电建等众多头部组织及世界
大模型入门教程·2025-02-01 20:15

Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

Transformer模型使用全连接层代替RNN和CNN的门控结构，并用多头注意力机制进行了改进，能够在捕捉全局上下文信息的同时，还保持输入输出序列之间的独
AI天才研究院·2025-02-01 04:59
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